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公开(公告)号：CN109298921B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201810989541.X
申请日：2018-08-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F9/48 , G06K9/62 , G06F16/901
Abstract: 本发明是一种基于贝叶斯网络的分布式计算任务调度算法，利用HEFT算法对有向无环图调度，得到调度结果，进一步构建数据集D1；利用贝叶斯网络模型计算数据集D1每个子任务在不同CPU上处理的概率，构建数据集D2；计算数据集D2中每个任务调度到不同CPU上的先验概率；计算待调度有向无环图所有子任务调度到不同CPU上的条件概率；利用贝叶斯网络模型对待调度有向无环图所有子任务的调度结果进行预测，输出甘特图，完成任务调度。本发明实现了对HEFT算法的模拟，具有普遍适应性，并且解决了传统算法操作繁琐和时间复杂度高的问题。
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公开(公告)号：CN105511432B
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201510899795.9
申请日：2015-12-09
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 基于路径长度的工序串综合调度方法。目前的综合调度研究忽略了串行工序的紧密度，从而影响产品完成时间。本发明方法包括：该调度方法包括如下步骤：采用将加工工艺树中加工工序的偏序关系取反，得到逆序加工工艺树；计算逆序加工工艺树中的每个叶节点的路径长度；选取当前路径长度最大的叶节点所在路径，以叶节点为起点依次寻找前序工序，直到该路径上的最后一个工序i，然后从i工序开始依次将其与其后序工序加入到备选调度工序集合当中等待调度，并在加工工艺树中将这些串行工序删除；依次计算加工工艺树中其它叶节点并做上述处理至到加工工艺树为空；按照备选调度工序集合中工序的待加工顺序，依次选择工序且按照首次适应的方法将其安排到加工设备上，直到所有工序调度完毕。实现了在保证工序并行处理的基础上，提高串行工序的紧密度，优化了调度结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105511432A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510899795.9
申请日：2015-12-09
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02 , G05B19/41865 , G05B2219/32086 , G05B2219/32099
Abstract: 基于路径长度的工序串综合调度方法。目前的综合调度研究忽略了串行工序的紧密度，从而影响产品完成时间。本发明方法包括：该调度方法包括如下步骤：采用将加工工艺树中加工工序的偏序关系取反，得到逆序加工工艺树；计算逆序加工工艺树中的每个叶节点的路径长度；选取当前路径长度最大的叶节点所在路径，以叶节点为起点依次寻找前序工序，直到该路径上的最后一个工序i，然后从i工序开始依次将其与其后序工序加入到备选调度工序集合当中等待调度，并在加工工艺树中将这些串行工序删除；依次计算加工工艺树中其它叶节点并做上述处理至到加工工艺树为空；按照备选调度工序集合中工序的待加工顺序，依次选择工序且按照首次适应的方法将其安排到加工设备上，直到所有工序调度完毕。实现了在保证工序并行处理的基础上，提高串行工序的紧密度，优化了调度结果。
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公开(公告)号：CN109165087A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201810987605.2
申请日：2018-08-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F9/48
CPC classification number: G06F9/4881
Abstract: 本发明是一种基于朴素贝叶斯的云计算资源调度算法，利用HEFT算法对有向无环图和在不同CPU上处理时间构成的任务调度，得到调度结果；取调度结果，构建出机器学习所需要的训练集D，取单个任务在所有CPU上的处理时间和Rank值作为训练集D的属性，取待调度的有向无环图中的一个子任务，计算所述子任务分到不同CPU的先验概率和的条件概率；使用机器学习中的朴素贝叶斯分类器，对所述子任务调度结果进行预测；待所有子任务调度结果预测完成，输出甘特图，完成任务调度。本发明解决了传统算法操作繁琐和时间复杂度高的问题，具有操作简单和时间复杂低的优点。
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公开(公告)号：CN109446510A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811048624.5
申请日：2018-09-10
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种改进的重叠社区发现block场采样算法。本发明方法包括：一种改进的重叠社区发现block场采样算法，该算法首先以LDA模型为语义信息模型，建立了以取样节点为核心节点的block场BAT(Block-Author-Topic)模型；其次，根据节点的语义分析结果,建立可度量block区域的语义凝聚力方法，实现了语义信息的可度量化；最后，以节点的语义凝聚力为输入，改进了重叠社区发现的标签传播算法，从而完成了社区发现。
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公开(公告)号：CN115592841A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211171028.2
申请日：2022-09-24
Applicant: 哈尔滨理工大学(CN)
Abstract: 本发明公开了一种非开挖修复软管在线一体化混胶灌注系统及灌注工艺，包括供胶、脱泡、混胶、灌胶封闭式一体化，根据实时灌注流量反馈信号调节树脂高精度出胶泵转速，高精度混胶比例同步控制系统调节增稠剂高精度出胶泵转速跟随树脂高精度进胶泵转速实时高精度比例同步变化的同时保证实时灌注流量的稳定性，自动清洗系统待注胶完毕自动清洗装置。本发明通过封闭式树脂、增稠剂的供应、脱泡、混胶、出胶、灌注一体化将原料与外界空气隔离，避免环境污染，提高生产安全性，控制灌注流速同时确保高精度比例混胶，在混胶精度、脱泡时间、灌注效果上有显著改善，不但提升了非开挖修复软管生产效率、改善生产过程中的灌注不良现象而且降低产品的次品概率。
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公开(公告)号：CN109298921A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201810989541.X
申请日：2018-08-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F9/48 , G06K9/62 , G06F16/901
Abstract: 本发明是一种基于贝叶斯网络的分布式计算任务调度算法，利用HEFT算法对有向无环图调度，得到调度结果，进一步构建数据集D1；利用贝叶斯网络模型计算数据集D1每个子任务在不同CPU上处理的概率，构建数据集D2；计算数据集D2中每个任务调度到不同CPU上的先验概率；计算待调度有向无环图所有子任务调度到不同CPU上的条件概率；利用贝叶斯网络模型对待调度有向无环图所有子任务的调度结果进行预测，输出甘特图，完成任务调度。本发明实现了对HEFT算法的模拟，具有普遍适应性，并且解决了传统算法操作繁琐和时间复杂度高的问题。
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